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通常，我们会采用ORDER BY LIMIT start, offset 的方式来进行分页查询。例如下面这个SQL：
SELECT * FROM `t1` WHERE ftype=1 ORDER BY id DESC LIMIT 100, 10;</div>
或者像下面这个不带任何条件的分页SQL：
SELECT * FROM `t1` ORDER BY id DESC LIMIT 100, 10;</div>
一般而言，分页SQL的耗时随着 start 值的增加而急剧增加，我们来看下面这2个不同起始值的分页SQL执行耗时：
yejr@imysql.com> SELECT * FROM `t1` WHERE ftype=1 ORDER BY id DESC LIMIT 500, 10; … 10 rows in set (0.05 sec) yejr@imysql.com> SELECT * FROM `t1` WHERE ftype=6 ORDER BY id DESC LIMIT 935500, 10; … 10 rows in set (2.39 sec)</div>
可以看到，随着分页数量的增加，SQL查询耗时也有数十倍增加，显然不科学。今天我们就来分析下，如何能优化这个分页方案。 一般滴，想要优化分页的终极方案就是：没有分页，哈哈哈~~~，不要说我讲废话，确实如此，可以把分页算法交给Sphinx、Lucence等第三方解决方案，没必要让MySQL来做它不擅长的事情。 当然了，有小伙伴说，用第三方太麻烦了，我们就想用MySQL来做这个分页，咋办呢？莫急，且待我们慢慢分析，先看下表DDL、数据量、查询SQL的执行计划等信息：
yejr@imysql.com> SHOW CREATE TABLE `t1`; CREATE TABLE `t1` ( `id` int(10) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT, ... `ftype` tinyint(3) unsigned NOT NULL, ... PRIMARY KEY (`id`) ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8; yejr@imysql.com> select count(*) from t1; +----------+ | count(*) | +----------+ | 994584 | +----------+ yejr@imysql.com> EXPLAIN SELECT * FROM `t1` WHERE ftype=1 ORDER BY id DESC LIMIT 500, 10\G *************************** 1. row *************************** id: 1 select_type: SIMPLE table: t1 type: index possible_keys: NULL key: PRIMARY key_len: 4 ref: NULL rows: 510 Extra: Using where yejr@imysql.com> EXPLAIN SELECT * FROM `t1` WHERE ftype=1 ORDER BY id DESC LIMIT 935500, 10\G *************************** 1. row *************************** id: 1 select_type: SIMPLE table: t1 type: index possible_keys: NULL key: PRIMARY key_len: 4 ref: NULL rows: 935510 Extra: Using where</div>
可以看到，虽然通过主键索引进行扫描了，但第二个SQL需要扫描的记录数太大了，而且需要先扫描约935510条记录，然后再根据排序结果取10条记录，这肯定是非常慢了。 针对这种情况，我们的优化思路就比较清晰了，有两点：
1、尽可能从索引中直接获取数据，避免或减少直接扫描行数据的频率
2、尽可能减少扫描的记录数，也就是先确定起始的范围，再往后取N条记录即可
据此，我们有两种相应的改写方法：子查询、表连接，即下面这样的：
#采用子查询的方式优化，在子查询里先从索引获取到最大id，然后倒序排，再取10行结果集
#注意这里采用了2次倒序排，因此在取LIMIT的start值时，比原来的值加了10，即935510，否则结果将和原来的不一致
yejr@imysql.com> EXPLAIN SELECT * FROM (SELECT * FROM `t1` WHERE id > ( SELECT id FROM `t1` WHERE ftype=1 ORDER BY id DESC LIMIT 935510, 1) LIMIT 10) t ORDER BY id DESC\G *************************** 1. row *************************** id: 1 select_type: PRIMARY table: <derived2> type: ALL possible_keys: NULL key: NULL key_len: NULL ref: NULL rows: 10 Extra: Using filesort *************************** 2. row *************************** id: 2 select_type: DERIVED table: t1 type: ALL possible_keys: PRIMARY key: NULL key_len: NULL ref: NULL rows: 973192 Extra: Using where *************************** 3. row *************************** id: 3 select_type: SUBQUERY table: t1 type: index possible_keys: NULL key: PRIMARY key_len: 4 ref: NULL rows: 935511 Extra: Using where</div>
#采用INNER JOIN优化，JOIN子句里也优先从索引获取ID列表，然后直接关联查询获得最终结果，这里不需要加10 yejr@imysql.com> EXPLAIN SELECT * FROM `t1` INNER JOIN ( SELECT id FROM `t1` WHERE ftype=1 ORDER BY id DESC LIMIT 935500,10) t2 USING (id)\G *************************** 1. row *************************** id: 1 select_type: PRIMARY table: <derived2> type: ALL possible_keys: NULL key: NULL key_len: NULL ref: NULL rows: 935510 Extra: NULL *************************** 2. row *************************** id: 1 select_type: PRIMARY table: t1 type: eq_ref possible_keys: PRIMARY key: PRIMARY key_len: 4 ref: t2.id rows: 1 Extra: NULL *************************** 3. row *************************** id: 2 select_type: DERIVED table: t1 type: index possible_keys: NULL key: PRIMARY key_len: 4 ref: NULL rows: 973192 Extra: Using where</div>
然后我们来对比下这2个优化后的新SQL执行时间：
yejr@imysql.com> SELECT * FROM (SELECT * FROM `t1` WHERE id > ( SELECT id FROM `t1` WHERE ftype=1 ORDER BY id DESC LIMIT 935510, 1) LIMIT 10) T ORDER BY id DESC; ... rows in set (1.86 sec) #采用子查询优化，从profiling的结果来看，相比原来的那个SQL快了：28.2% yejr@imysql.com> SELECT * FROM `t1` INNER JOIN ( SELECT id FROM `t1` WHERE ftype=1 ORDER BY id DESC LIMIT 935500,10) t2 USING (id); ... 10 rows in set (1.83 sec) #采用INNER JOIN优化，从profiling的结果来看，相比原来的那个SQL快了：30.8%</div>
我们再来看一个不带过滤条件的分页SQL对比：
#原始SQL
yejr@imysql.com> EXPLAIN SELECT * FROM `t1` ORDER BY id DESC LIMIT 935500, 10\G
*************************** 1. row ***************************
id: 1
select_type: SIMPLE
table: t1
type: index
possible_keys: NULL
key: PRIMARY
key_len: 4
ref: NULL
rows: 935510
Extra: NULL
yejr@imysql.com> SELECT * FROM `t1` ORDER BY id DESC LIMIT 935500, 10;
...
10 rows in set (2.22 sec)
#采用子查询优化
yejr@imysql.com> EXPLAIN SELECT * FROM (SELECT * FROM `t1` WHERE id > ( SELECT id FROM `t1` ORDER BY id DESC LIMIT 935510, 1) LIMIT 10) t ORDER BY id DESC;
*************************** 1. row ***************************
id: 1
select_type: PRIMARY
table: <derived2>
type: ALL
possible_keys: NULL
key: NULL
key_len: NULL
ref: NULL
rows: 10
Extra: Using filesort
*************************** 2. row ***************************
id: 2
select_type: DERIVED
table: t1
type: ALL
possible_keys: PRIMARY
key: NULL
key_len: NULL
ref: NULL
rows: 973192
Extra: Using where
*************************** 3. row ***************************
id: 3
select_type: SUBQUERY
table: t1
type: index
possible_keys: NULL
key: PRIMARY
key_len: 4
ref: NULL
rows: 935511
Extra: Using index
yejr@imysql.com> SELECT * FROM (SELECT * FROM `t1` WHERE id > ( SELECT id FROM `t1` ORDER BY id DESC LIMIT 935510, 1) LIMIT 10) t ORDER BY id DESC;
…
10 rows in set (2.01 sec)
#采用子查询优化，从profiling的结果来看，相比原来的那个SQL快了：10.6%
#采用INNER JOIN优化
yejr@imysql.com> EXPLAIN SELECT * FROM `t1` INNER JOIN ( SELECT id FROM `t1`ORDER BY id DESC LIMIT 935500,10) t2 USING (id)\G
*************************** 1. row ***************************
id: 1
select_type: PRIMARY
table:
type: ALL
possible_keys: NULL
key: NULL
key_len: NULL
ref: NULL
rows: 935510
Extra: NULL
*************************** 2. row ***************************
id: 1
select_type: PRIMARY
table: t1
type: eq_ref
possible_keys: PRIMARY
key: PRIMARY
key_len: 4
ref: t1.id
rows: 1
Extra: NULL
*************************** 3. row ***************************
id: 2
s